我有這樣的pandas MultiIndex對(duì)象：>>> import pandas as pd>>> arrays = [[1, 1, 2, 2], ['red', 'blue', 'red', 'blue']]>>> multi = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('number', 'color'))>>> print(multi)MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red']],           labels=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0]],           names=['number', 'color'])我想從另一個(gè)來(lái)源附加第三個(gè)索引列。>>> idx = pd.Index(['a', 'a', 'a', 'b'], name='letter')最終結(jié)果應(yīng)該是MultiIndex包含所有三列的 a ：>>> pd.MagicFunctionICanNotFind(multi, idx)MultiIndex(levels=[[1, 2], ['blue', 'red'], ['a', 'b']],           labels=[[0, 0, 1, 1], [1, 0, 1, 0], [0, 0, 0, 1]],           names=['number', 'color', 'letter'])當(dāng)我嘗試使用該MultiIndex.append()函數(shù)時(shí)，它將我的新索引值連接到我的索引對(duì)象的底部，而不是作為一個(gè)新級(jí)別。我還查看了這個(gè)想要做類(lèi)似事情的問(wèn)題，但是它正在使用數(shù)據(jù)框，并且出于超出此問(wèn)題范圍的長(zhǎng)期復(fù)雜原因，我正在使用索引對(duì)象。我一直在嘗試使用values兩個(gè)索引對(duì)象的基礎(chǔ)的一切都變得相當(dāng)復(fù)雜，以至于它似乎不是最好的前進(jìn)道路。這必須是 Pandas 代碼庫(kù)中相對(duì)頻繁發(fā)生的事情，有沒(méi)有優(yōu)雅的解決方案？